随着国民生活水平的提高,人们越来越为自身的健康着想,而中风高居中国人的第一大死亡原因,中风是颅内血管狭窄堵塞或破裂造成脑组织坏死,进而引起的一系列症状。临床上一般使用磁共振成像检测血管壁和颅内血管的狭窄化程度,然而污染信号形成的流空伪影会模拟正常个体的壁增厚或斑块外观,夸大血管狭窄程度,尤其在增强黑血图像中表现尤为明显。如何得到有效流空伪影抑制的磁共振图像,并对颅内血管进行三维重建与狭窄化标记,实现血管的高质量可视化,成为计算机辅助颅内动脉血管分析的重要话题。本文对流空伪影的消除以及颅内血管的三维可视化进行了深入研究,并做了以下工作:首先使用基于互信息与金字塔的算法,对磁共振亮血图像与增强黑血图像进行配准,配准过程不仅考虑灰度信息的相关性,而且利用高斯金字塔提高配准效率,使图像从低分辨率到高分辨率,逐层提高配准精度,接着利用配准好的坐标信息,对增强黑血图像进行流空伪影消除。这种互信息与金字塔结合的算法能够在不使用新成像模式的基础上,充分利用HRMRA中不同序列扫描得到的图像信息,实现流空伪影消除。仿真实验结果表明,相较于仅使用DICOM图像的方位标签信息和互信息测度的配准算法,该算法配准参数更优,结果更精确,能够有效消除流空伪影。当参与配准的图像尺寸较大,数量较多时,互信息与金字塔结合的算法计算量较大。为加速流空伪影的消除过程,本文针对颅内血管的刚性空间变换特征对算法进行改进,利用变换矩阵的相似性对图像配准加速,实验结果证明改进后的算法配准耗时仅为原先算法配准时间的五分之一,且配准结果良好,大幅度提高了流空伪影的消除速度。除此之外,为提供具有真实感的三维空间信息,本文使用移动立方体算法重建颅内血管三维模型,并通过计算得到黑血图像与增强黑血图像的差值,利用差值重建出具有造影增强效果的血管壁三维模型,便于定位与显示病灶区域;同时对颅内动脉血管亮血图像采用基于腐蚀操作的方法计算血管的狭窄化程度,并用不同的颜色在三维模型中标记出不同的狭窄化程度。同时为满足医生查看二维切面图像的习惯,提供了在三维模型上的当前选取点所对应的颅内血管轴状面、冠状面和矢状面切片图像,能够更好地辅助医生进行颅内血管分析。